Curso de Certificación en Ética en IA
Curso en línea de 300 horas de certificación en ética en IA. 6 módulos que cubren el Reglamento (UE) 2024/1689 (Ley de IA), la ISO/IEC 42001 (sistemas de gestión de IA) y IBM AI Fairness 360. Tutor asignado e inscripción abierta.
Curso de Certificación en Ética en IA — estudiando desde Colombia
La ingeniería de defensa en Colombia se vincula con el mantenimiento y modernización de sistemas terrestres, la logística militar y el desarrollo de capacidades de apoyo a las Fuerzas Militares. Empresas estatales y privadas del sector de defensa, así como contratistas de mantenimiento y suministro de equipos, demandan ingenieros mecánicos, electrónicos y de sistemas con conocimientos en vehículos blindados, comunicaciones tácticas y sostenimiento de material. La formación en este campo se articula con normas técnicas y procedimientos de contratación pública y de seguridad.
Costos para Colombia: $ 2.270.000 (peso colombiano), con cuotas y patrocinio empresarial disponibles.
Organismos relevantes en Colombia
Roles típicos
Preguntas desde Colombia
¿Cómo se relaciona la ingeniería de defensa con la regulación colombiana?
La adquisición y el control de equipos de defensa en Colombia los gestiona el Ministerio de Defensa Nacional y sus entidades, y aplican normas de contratación pública como la Ley 80 de 1993 y la Ley 1150 de 2007. El título de ingeniero se reconoce por el Ministerio de Educación. Un programa de SEIUM es una cualificación privada y no oficial, así que su valor depende de empleadores e instituciones del sector.
¿Dónde se contratan ingenieros de sistemas terrestres y defensa en Colombia?
Los perfiles se contratan en industrias de defensa con presencia en el país, contratistas de mantenimiento y logística, empresas de vehículos especiales, y en entidades públicas del sector. También hay demanda en empresas que proveen soporte técnico a fuerzas de seguridad. Estos empleos suelen requerir verificación de antecedentes y no están garantizados.
¿Mi empleador podría financiar esta formación y cómo es el pago?
Algunas organizaciones del sector financian capacitación de su personal técnico, lo que es práctica común en empresas con programas de desarrollo. El pago en SEIUM es fraccionado en cuotas. Conviene acordar con el empleador cualquier reembolso o compromiso. Como estudia en línea desde Colombia no necesita visa de estudiante, y el programa se dicta en inglés.
Toma el control.
Realiza un auténtico compromiso de ingeniería en este campo. Mueve los controles deslizantes, observa cómo reacciona el modelo en tiempo real y supera el desafío.
Lo que podrás hacer
Explicar el esquema de certificación y la evaluación de la conformidad de la IA en Europa.
Interpretar las obligaciones del Reglamento de IA para los sistemas de alto riesgo.
Traducir los requisitos regulatorios en criterios técnicos evaluables.
Aplicar métricas de equidad, robustez y explicabilidad.
Analizar los conflictos éticos del evaluador y la independencia de la certificación.
Realizar una evaluación técnica estructurada de un sistema de IA.
Preparar un expediente de certificación para un sistema de IA.
Para quién es
- Auditor de sistemas de IA que desea especializarse en la certificación en ética en IA.
- Ingeniero de cumplimiento en IA que desea especializarse en la certificación en ética en IA.
- Evaluador de la conformidad que desea especializarse en la certificación en ética en IA.
- Gestor de gobernanza de IA que desea especializarse en la certificación en ética en IA.
- Científico de datos que desea especializarse en la certificación en ética en IA.
- Consultor en regulación tecnológica que desea especializarse en la certificación en ética en IA.
- Egresados de ingeniería o ciencias que buscan incorporarse a organismos de evaluación de la conformidad.
Con qué trabajarás
- Reglamento (UE) 2024/1689 (Ley de IA)
- ISO/IEC 42001 (sistemas de gestión de IA)
- ISO/IEC 23894 (gestión de riesgos de IA)
- ISO/IEC 22989 (conceptos y terminología de IA)
- ISO/IEC 17065 (organismos de certificación de productos)
- IEEE 7000-2021 (diseño de sistemas alineado con la ética)
- NIST AI RMF 1.0
6 módulos · 300 h
1.1Certificación, acreditación y evaluación de la conformidad1.2ISO/IEC 17000 y vocabulario de la evaluación1.3Infraestructura de la calidad: normalización y acreditación1.4Por qué certificar la IA1.5Características técnicas que dificultan la certificación de IA1.6Certificación de producto, de proceso y de sistema de gestión1.7Ámbitos civil y de defensa1.8Esquemas existentes y emergentes1.9Actores: organismos notificados y entidades acreditadas1.10Caso de estudio: mapeo de esquemas de certificación de IA
2.1Reglamento (UE) 2024/1689 sobre inteligencia artificial2.2Sistemas de alto riesgo y requisitos2.3Evaluación de la conformidad y marcado CE2.4Normas armonizadas del CEN-CENELEC JTC 212.5ISO/IEC 42001 y su certificación2.6ISO/IEC 42006 para organismos de certificación2.7Guía de la EASA sobre IA en aviación2.8Exclusión de defensa y esquemas militares2.9AESIA y supervisión en España2.10Taller: clasificación de riesgo de cinco sistemas
3.1Gestión de riesgos a lo largo del ciclo de vida3.2Gobernanza y calidad de los datos3.3Documentación técnica y registros3.4Transparencia e información para los usuarios3.5Supervisión humana3.6Precisión, robustez y ciberseguridad3.7Sistemas de gestión de la calidad3.8Vigilancia poscomercialización3.9Notificación de incidentes graves3.10Ejercicio práctico: preparación de la documentación técnica de un sistema
4.1Imparcialidad del organismo de certificación4.2Conflictos de interés y consultoría4.3La certificación como garantía y el riesgo de ethics-washing4.4Competencia técnica de los evaluadores4.5Confidencialidad y propiedad intelectual4.6Responsabilidad por fallos de sistemas certificados4.7Certificación de sistemas que aprenden en uso4.8Acceso equitativo para las pymes4.9Credibilidad pública de las marcas de certificación4.10Caso de estudio: análisis de un conflicto de interés
5.1Pruebas de rendimiento y robustez5.2Evaluación de sesgos5.3Pruebas de ciberseguridad de modelos5.4Entornos de pruebas regulatorios (sandboxes)5.5Laboratorios de pruebas de IA5.6Muestreo y reproducibilidad de resultados5.7Evidencia y trazabilidad5.8Informe de evaluación y decisión5.9Vigilancia y renovación del certificado5.10Laboratorio: evaluación de robustez para un expediente
6.1Selección del sistema de IA6.2Clasificación regulatoria6.3Requisitos y normas aplicables6.4Análisis de brechas6.5Plan de evaluación técnica6.6Expediente técnico6.7Evaluación ética del proceso6.8Plan de vigilancia poscomercialización6.9Informe y presentación6.10Revisión final con el tutor
Cómo aprenderás
La formación es 100 % en línea en el campus de SEIUM, con material descargable, clases grabadas y un tutor técnico asignado. No hay horarios fijos: el estudiante avanza a su propio ritmo dentro de la convocatoria, lo que permite combinar el programa con el trabajo.
Cada módulo combina teoría, lectura guiada de la norma original y ejercicios aplicados. El software de trabajo es IBM AI Fairness 360, Fairlearn, SHAP, MLflow, Python (scikit-learn), en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los casos de estudio se basan en procedimientos reales de auditoría de conformidad de sistemas de IA, pruebas de sesgo y robustez, y revisión de documentación técnica. La evaluación es continua, módulo a módulo, más el proyecto final integrador.
Desarrólalo de principio a fin
Tu proyecto final sigue el flujo de trabajo real de la ingeniería, paso a paso, revisado por tu tutor.
Explique el esquema de certificación y la evaluación de conformidad de la IA en Europa.
Interprete las obligaciones del Reglamento de IA para los sistemas de alto riesgo.
Traduzca los requisitos regulatorios en criterios técnicos evaluables.
Aplique métricas de equidad, robustez y explicabilidad.
Analice los conflictos éticos del evaluador y la independencia de la certificación.
Hacia dónde te lleva
Requisitos
- No se requiere titulación previa.
- Conexión a internet y una computadora capaz de ejecutar el software del programa.
- Dominio suficiente del inglés para seguir textos normativos técnicos.
¿Listo para empezar?
Envía tu solicitud hoy. Nuestro equipo de admisiones responde en un plazo de 72 horas con tu plan de estudios y las opciones de financiamiento.
Preguntas frecuentes
El programa suma 300 horas, distribuidas en 3 a 5 meses. Esto equivale a un promedio de 10 a 15 horas por semana, compatible con un trabajo de tiempo completo.
El programa utiliza IBM AI Fairness 360, Fairlearn, SHAP, MLflow y Python (scikit-learn). Se emplean versiones gratuitas, académicas o de evaluación, y el tutor indica la alternativa de código abierto cuando existe.
El diploma propio de SEIUM, otorgado al aprobar la evaluación continua y el proyecto integrador. Se trata de formación específica de la institución, no de una titulación oficial del Ministerio.
Sí. Los módulos aprobados en un curso o diplomado de posgrado del mismo ámbito se reconocen en el programa avanzado. Consulte la política de reconocimiento al momento de inscribirse.
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